Python & Matplotlib :将Numpy.Array用于堆叠条形图

Python是一种高级编程语言，具有简洁、易读、易学的特点，广泛应用于各个领域的软件开发。Matplotlib是Python中常用的数据可视化库，可以用于绘制各种类型的图表，包括堆叠条形图。

堆叠条形图是一种用于比较多个类别数据的图表类型，通过将多个条形图堆叠在一起，展示各个类别数据的组成关系和总量。在Python中，可以使用Matplotlib库中的函数来实现堆叠条形图的绘制。

首先，需要导入Matplotlib库和Numpy库，Numpy是Python中用于科学计算的库，提供了高效的数组操作功能。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

接下来，创建一个包含多个类别的数据数组，可以使用Numpy库的数组功能来创建。

categories = ['A', 'B', 'C', 'D']
data1 = np.array([10, 20, 30, 40])
data2 = np.array([15, 25, 35, 45])
data3 = np.array([5, 15, 25, 35])

然后，使用Matplotlib库的bar函数来绘制堆叠条形图。

plt.bar(categories, data1, label='Data 1')
plt.bar(categories, data2, bottom=data1, label='Data 2')
plt.bar(categories, data3, bottom=data1+data2, label='Data 3')

在上述代码中，bar函数的第一个参数是类别数组，第二个参数是对应类别的数据数组，bottom参数用于指定上方条形图的底部位置，通过累加前面的数据数组来实现堆叠效果。label参数用于设置每个数据数组的标签。

最后，添加图例、坐标轴标签和标题，并显示图表。

plt.legend()
plt.xlabel('Categories')
plt.ylabel('Values')
plt.title('Stacked Bar Chart')
plt.show()

这样就可以得到一个堆叠条形图，其中每个类别的条形图按照数据数组的堆叠顺序进行展示。

堆叠条形图适用于比较多个类别数据的组成关系和总量，常见的应用场景包括销售额的分析、市场份额的比较等。

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